|
|
Absolute deviation, 绝对离差
H% g2 J4 A$ D" [) TAbsolute number, 绝对数0 j6 U3 c8 R# O
Absolute residuals, 绝对残差
9 R" F+ r8 ~) e: ?! CAcceleration array, 加速度立体阵
2 P% D- Q0 ~% t6 r* qAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度4 k' B1 b) D5 w7 t% p2 F
Acceleration normal, 法向加速度" k& s! d6 L* L/ C- |8 F
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数
- u: D2 R I G$ n. }Acceleration tangential, 切向加速度
8 q3 W& }$ q6 G# v. NAcceleration vector, 加速度向量. \2 Z. C, @- J5 Q1 I% j; o5 m
Acceptable hypothesis, 可接受假设
8 Y0 S* Y& a) o% o" E# h; c% p& R& vAccumulation, 累积
W2 e- D/ N% M1 J C% L5 D+ z7 K% b' WAccuracy, 准确度! z" d( }) W8 F; d! [1 i% \
Actual frequency, 实际频数* q) |2 G" T$ `' R# @
Adaptive estimator, 自适应估计量
! J' q4 l# }1 |( t+ EAddition, 相加
, F5 J) p7 @5 k* P9 NAddition theorem, 加法定理! f' A! |2 ~- G9 d- E6 o
Additivity, 可加性7 f: B2 N- I+ t
Adjusted rate, 调整率
; X' L6 W) G( `. BAdjusted value, 校正值
( u5 A9 l2 F R/ m xAdmissible error, 容许误差
: P p! K* D0 v, V2 t0 h/ qAggregation, 聚集性1 l( w$ S- }, Y3 d& D- K6 Q
Alternative hypothesis, 备择假设
/ b- F$ d; k4 g' MAmong groups, 组间# f1 Q! F9 q! J6 O2 D# d. `
Amounts, 总量
6 ]6 ~' c+ a. Q# Y& NAnalysis of correlation, 相关分析
8 a7 Z) J3 W' X; V! bAnalysis of covariance, 协方差分析
$ k; s2 u `% d( h7 M- RAnalysis of regression, 回归分析
T9 Q- Q5 E- J" n4 u) uAnalysis of time series, 时间序列分析3 j, @- a8 R( A& L( e5 ~) r" |
Analysis of variance, 方差分析
* n# B5 J4 J- \$ d0 h( ?% rAngular transformation, 角转换
; x/ V- L2 W+ j9 o1 ]. z: aANOVA （analysis of variance）, 方差分析. k! z9 t# r" B3 n0 H
ANOVA Models, 方差分析模型7 P1 A8 X& d8 ^, [
Arcing, 弧/弧旋
& v0 F: _* ?1 Y8 |1 MArcsine transformation, 反正弦变换
: {8 {: C7 X: f/ e- M, G! fArea under the curve, 曲线面积+ M3 Y! Z5 g/ X# {* ?. q+ M
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
" |" |- ~4 w" hARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 7 p# P& |/ o6 Q$ f# k
Arithmetic grid paper, 算术格纸: _( H1 G: B |
Arithmetic mean, 算术平均数
- L2 Y9 i c$ O& z' pArrhenius relation, 艾恩尼斯关系" n4 n: s- i4 c: T7 o. W
Assessing fit, 拟合的评估
& O$ y3 z& z6 X; A; C k+ iAssociative laws, 结合律
* ]& n) y! L4 i; Y& D6 jAsymmetric distribution, 非对称分布
5 h G+ C& U3 }9 X& vAsymptotic bias, 渐近偏倚
6 V, e0 B4 S- ^1 k: y u. z3 H+ C- p4 aAsymptotic efficiency, 渐近效率
: U+ N7 ]& l$ jAsymptotic variance, 渐近方差
" Y; c! |! E' D# F% T' n; H! jAttributable risk, 归因危险度, Y) ^# k3 t* D; y6 x1 Y
Attribute data, 属性资料
( \( t$ h' {7 p" v4 ?Attribution, 属性
8 z b+ Q _: {$ ~Autocorrelation, 自相关) q" v( d1 r+ F" @# @8 m
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关
7 u+ \9 ~) e& u( k4 |" sAverage, 平均数
9 B) H8 G; |0 _Average confidence interval length, 平均置信区间长度
3 y1 p( o, }* b( L( ?2 o6 cAverage growth rate, 平均增长率8 J! \! a- B4 W- W
Bar chart, 条形图9 S5 W+ q s! x- t0 p
Bar graph, 条形图/ W9 M- w0 p' T- X( ?# T
Base period, 基期
2 L. W b+ k: z- [& c! g( ~Bayes' theorem , Bayes定理
! c) [- Y4 d! @Bell-shaped curve, 钟形曲线
9 X" O$ S# K4 C) n, E; PBernoulli distribution, 伯努力分布
& e# u6 x5 b3 c2 HBest-trim estimator, 最好切尾估计量- {2 A" u) M- \! B9 Q8 n. O3 Y
Bias, 偏性
4 _% |4 R& w& A7 z6 _) uBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归3 E2 B; z8 r+ @$ f# T
Binomial distribution, 二项分布
* \! N N B5 T! D9 f/ Q E+ BBisquare, 双平方
4 W' E9 \ ?2 e: [4 wBivariate Correlate, 二变量相关
3 `% c) N. M" v( dBivariate normal distribution, 双变量正态分布
2 |; k5 c0 z0 H ^+ k2 EBivariate normal population, 双变量正态总体
4 s& g8 o& D2 G/ ?1 U! V1 I! DBiweight interval, 双权区间( J! M% a9 o' U6 y
Biweight M-estimator, 双权M估计量
s5 U- q- \ z8 CBlock, 区组/配伍组
* S2 S5 y# c+ I3 |! b& YBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包0 b6 h* E/ w8 a4 G: V, i, ~( y& @
Boxplots, 箱线图/箱尾图
* D( }3 W8 R0 eBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点
, x, x% p" D% m- b: hCanonical correlation, 典型相关
+ R& j! z. q5 G4 _Caption, 纵标目" [' P/ o# V) k! d" Y E- }/ k$ V
Case-control study, 病例对照研究! h: }; @! l- C' O
Categorical variable, 分类变量
0 v; d6 Z0 c0 C; Z* kCatenary, 悬链线
Y/ ?/ _* |- PCauchy distribution, 柯西分布2 R4 n. d$ D& q I
Cause-and-effect relationship, 因果关系* B# `7 a# }8 N9 X4 Q
Cell, 单元0 L+ l- e, F: E9 J" o
Censoring, 终检$ z6 T2 k, @6 G1 x$ Y/ O8 ~
Center of symmetry, 对称中心
+ q, |6 f0 m( _7 a0 |( PCentering and scaling, 中心化和定标. n9 g1 |) @( O1 s5 o) Y
Central tendency, 集中趋势
8 {1 f: j% `$ {Central value, 中心值8 c; V: p, q5 x3 _# X' f
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
% G8 l; \) c! F5 I9 Q# ?Chance, 机遇$ r, ~! Y! `7 z" D' C; f4 a$ T% n$ t
Chance error, 随机误差: ]* x% ~' l, O) @3 N% |
Chance variable, 随机变量" b2 N+ H3 B6 h6 R! o, `, K
Characteristic equation, 特征方程
! N7 {9 \4 k$ E( G3 BCharacteristic root, 特征根$ M! L% f& {% }7 u
Characteristic vector, 特征向量: W; A$ D; N% d) z2 E6 D
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
" U8 i7 I' b- ]' I: _ H" H& s- rChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图' G' R8 G1 Q; x
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
3 b' q3 V# n, zCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解# D- ?! @1 Q* T$ O; N
Circle chart, 圆图
) W0 z# l9 W) d$ [# A) P7 K7 b0 MClass interval, 组距$ z7 e1 D6 {- [: x; \
Class mid-value, 组中值- {8 Y0 l w. x$ e. u; M- o
Class upper limit, 组上限( _$ J* X5 e( p! z( p- z% n
Classified variable, 分类变量
8 h3 } x! \- E- _% \- G/ a' OCluster analysis, 聚类分析
8 T0 t3 J% Z! kCluster sampling, 整群抽样' B8 T$ t& O% L: l) k
Code, 代码" C w. T- i- r4 @/ q( L
Coded data, 编码数据/ s. z* A( l7 k( \$ W% Q) l
Coding, 编码
) b% n2 }3 i% I- T/ T' UCoefficient of contingency, 列联系数
8 y; q, U0 x9 l) j; LCoefficient of determination, 决定系数
! v2 j4 N; E2 N* [: l, }% G" ]$ z# OCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数0 O- q6 {$ s O# l, N; b8 F$ P
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数' G" n; b! n) ]$ Z
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数* ]" s% y2 j, s( l
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数 R+ p% i3 W' [" _; ~9 S# L6 y/ z) H
Coefficient of regression, 回归系数
a1 @' _8 A- NCoefficient of skewness, 偏度系数1 o! A, n4 U. ~4 x/ N/ J2 K
Coefficient of variation, 变异系数
/ b' J: \5 v& x* Q; w, RCohort study, 队列研究# l0 x% ^- E( u5 M' I
Column, 列
8 a P4 B8 }0 g: T7 q+ @# yColumn effect, 列效应
; P+ r# H9 X3 u: D& FColumn factor, 列因素
. B1 J# B8 s2 A- Z4 u. U% YCombination pool, 合并7 o, A, N0 T4 A1 |% S1 l
Combinative table, 组合表2 F6 s7 m" c; B4 T
Common factor, 共性因子
' `" a$ _) _6 aCommon regression coefficient, 公共回归系数
: x( ]8 O1 X1 k) D8 W/ ~8 v) O, kCommon value, 共同值
5 }& A; J; E7 O0 U# H; d% Z0 A, `Common variance, 公共方差
6 E7 ~2 `0 W% ?. l* h+ A$ z, QCommon variation, 公共变异. U% b q& A; M6 A4 J9 c( G
Communality variance, 共性方差3 S7 m, n( \- o
Comparability, 可比性6 S" B8 `% u% I# i
Comparison of bathes, 批比较$ j1 A' b6 k2 \$ |- S' t- e
Comparison value, 比较值* R$ F( h) l1 W( ]
Compartment model, 分部模型
0 b& b+ I+ H/ u! fCompassion, 伸缩1 ?5 N7 Z. `( b! H
Complement of an event, 补事件+ ?, T o4 {1 L! b
Complete association, 完全正相关4 P' ^) |7 X. p" D. K0 t3 L! I
Complete dissociation, 完全不相关
- d9 ~# _* h8 KComplete statistics, 完备统计量/ A' T/ q8 Y' }+ b! a1 C
Completely randomized design, 完全随机化设计1 J6 ^' |) Q: h5 Q
Composite event, 联合事件
! q5 R4 k8 P: J- L" QComposite events, 复合事件 o. g! q8 j: d% _. w9 K" ^
Concavity, 凹性
n5 X3 l: v$ R9 `% m0 KConditional expectation, 条件期望
6 b6 O8 Z0 a) L' G" y' g& bConditional likelihood, 条件似然
& @8 F# u+ c* c$ v: `Conditional probability, 条件概率
- Q0 j2 [+ G" [- ]Conditionally linear, 依条件线性
* E! S4 ] f7 a. R; Z2 ]9 w$ [5 gConfidence interval, 置信区间: d: m1 l% n4 x0 [7 H8 ~
Confidence limit, 置信限
8 `6 }' X2 X* m+ Q- b: i1 ]- ZConfidence lower limit, 置信下限
& V, y5 I* G( L4 g" K- QConfidence upper limit, 置信上限
( j! i. I/ y+ ^4 D- KConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析, v P% w$ O! L
Confirmatory research, 证实性实验研究' F: \# r& }! R5 s$ w
Confounding factor, 混杂因素
/ u$ J" b' `2 iConjoint, 联合分析- Q( _3 `8 M( y2 U+ e1 B
Consistency, 相合性
: ^6 E# `! Q4 @. X& x! @Consistency check, 一致性检验
( H |, C# Z* yConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
0 ?; p- Y) t/ N5 A$ ?Consistent estimate, 相合估计
3 z1 c# Q( i6 T/ PConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归* w+ g5 _$ E/ }: b/ r+ u
Constraint, 约束
% G+ n8 J+ i) K9 f: P4 ^ j; DContaminated distribution, 污染分布
: h* _( I4 ?+ t" n& QContaminated Gausssian, 污染高斯分布# z9 [. P- z8 _0 B$ {( T1 Y9 W
Contaminated normal distribution, 污染正态分布6 u7 a0 K2 ]9 p* B2 X4 y5 k
Contamination, 污染2 ]# A) J1 ]$ {; L$ B0 m) A9 A
Contamination model, 污染模型$ B. `" [% V3 g l% M$ Q
Contingency table, 列联表7 J% ~2 k. P- }: v+ [6 B, [$ B
Contour, 边界线
8 l- e. q2 c- [5 ~- Y* f- XContribution rate, 贡献率6 `) h5 ?5 I0 a6 b9 h
Control, 对照
+ m P! W* K- }6 e& t2 @# FControlled experiments, 对照实验
; j. o+ S0 Y: x7 n+ G3 fConventional depth, 常规深度- a4 [2 h% z' }" Z; `
Convolution, 卷积1 C( z+ l: z# E# _! c7 }7 i
Corrected factor, 校正因子
C2 P' s/ B! S# nCorrected mean, 校正均值
) z8 A) \% F1 c) s- U, B5 fCorrection coefficient, 校正系数# b2 M9 Y0 Y6 V8 x( I# J' x8 k) ~
Correctness, 正确性 j+ N" i2 R5 O& c: t$ Y- r
Correlation coefficient, 相关系数
0 [2 c2 W! _! n: ]Correlation index, 相关指数
3 P1 r- u& N6 E/ T2 ~Correspondence, 对应, q8 o: d: d% ^. e
Counting, 计数
6 g, z" e$ T7 N4 ?" K( uCounts, 计数/频数2 u' h3 U) H# W" y6 Q3 K
Covariance, 协方差
# v4 x* F8 |3 x# _2 ~+ ICovariant, 共变 1 {, ^, g4 a; r. `5 o. Y
Cox Regression, Cox回归
6 T' q/ y, m) j5 p2 x) r) aCriteria for fitting, 拟合准则7 \) H$ E0 Z. h3 w. o9 h1 o X
Criteria of least squares, 最小二乘准则, X# {. R3 Y& f) S2 i8 A/ z$ v5 t
Critical ratio, 临界比
2 x- ?% v: C/ X$ {, |Critical region, 拒绝域
) i" R, D% N0 _Critical value, 临界值* U( W# O( c0 ~' F9 U! j
Cross-over design, 交叉设计; r% i* q; x2 U1 K
Cross-section analysis, 横断面分析4 X& [ w% `, s7 R) m2 Y
Cross-section survey, 横断面调查% j# o1 b1 r7 t
Crosstabs , 交叉表
/ m; A, [1 I$ DCross-tabulation table, 复合表7 a! |3 e6 P R) q, K4 [/ D
Cube root, 立方根; w; z7 I$ p1 Y9 {0 E) _( B) \
Cumulative distribution function, 分布函数( v7 `7 j" H- A9 ?3 P# H: f3 M' ?5 Z
Cumulative probability, 累计概率
& F2 G* v6 O1 H0 a& }$ LCurvature, 曲率/弯曲 ?" L1 @3 u2 P- U0 x; O
Curvature, 曲率4 z X# a( C8 D8 F: ^6 @4 k- x& l
Curve fit , 曲线拟和
7 h9 R0 }5 q. [4 nCurve fitting, 曲线拟合
0 d- ^8 `% Y6 E2 p2 UCurvilinear regression, 曲线回归
! a8 J3 V" H( G* T9 |/ yCurvilinear relation, 曲线关系, D( b& `% B# A1 @
Cut-and-try method, 尝试法, s* f6 ]: z9 X, p
Cycle, 周期, o, k9 V4 G4 r) t1 g
Cyclist, 周期性
8 x' E, u: b; {3 C v" dD test, D检验
# t- j7 o; T1 ]2 ]! ~Data acquisition, 资料收集
" D) w% D( \' v7 {, xData bank, 数据库
9 |& X+ ]3 Z9 ?9 `4 c, h. x" HData capacity, 数据容量0 I1 P4 R" o) _+ J& S. r# _
Data deficiencies, 数据缺乏
: z% B- [7 z9 j; ` A ?( F/ ?* V& QData handling, 数据处理
* p+ V& i/ E, Z! tData manipulation, 数据处理' P0 ^" x- @" N; Q
Data processing, 数据处理% a+ l) i( o, S9 D# A F1 {
Data reduction, 数据缩减
- I0 \. z/ x, iData set, 数据集( x+ z9 O8 |$ v( @! r4 w8 f9 i
Data sources, 数据来源
' m2 ~) u4 H3 g% [! O7 V4 [2 TData transformation, 数据变换
' Y3 I1 c# L9 [. ?( X9 Q& KData validity, 数据有效性& o2 n0 z2 }) x G) M1 N* k
Data-in, 数据输入
$ t6 G( T& X {; m5 rData-out, 数据输出
- s0 {( Z! d; R- ]: H8 s! I, oDead time, 停滞期! K7 o; l& X: ?9 u1 \+ W
Degree of freedom, 自由度
: t; l- [, @" i- ODegree of precision, 精密度
1 w6 @: A) t2 aDegree of reliability, 可靠性程度- H3 l E6 z4 I0 t" [
Degression, 递减
* E$ j" E* x( d. k: FDensity function, 密度函数
- ]/ m: N) Q" ~- A% m2 VDensity of data points, 数据点的密度
2 g# Y* F6 f/ |' v# y% BDependent variable, 应变量/依变量/因变量& V$ I* V1 z1 K
Dependent variable, 因变量0 Y" {2 k H6 J5 L7 W, \
Depth, 深度
% t( Z+ o' F' f8 V# b0 z! H, b( t. P) ODerivative matrix, 导数矩阵
! H* D- @2 f& J& C; fDerivative-free methods, 无导数方法
& ~; P$ K% q9 N! T: R$ VDesign, 设计6 O1 Y' i( {3 @1 X1 `
Determinacy, 确定性& c# Q8 j. U' ~- i; k# j8 |
Determinant, 行列式
! N. {6 T; ^+ sDeterminant, 决定因素
: N8 E- P+ F0 A- H% j. VDeviation, 离差
) H( Z$ X: q# r, G4 QDeviation from average, 离均差
% r! d, G" [1 v5 s2 PDiagnostic plot, 诊断图
" y5 G3 ?; B- g9 qDichotomous variable, 二分变量
/ ?* \$ F3 O4 W6 T9 @* X- k4 L7 WDifferential equation, 微分方程# N8 Y! B/ \8 w3 m
Direct standardization, 直接标准化法/ Y; l6 g- ~$ i1 G2 ~# Q5 Y
Discrete variable, 离散型变量; S9 }3 L3 @' S C( e# F
DISCRIMINANT, 判断
* `+ ?- W3 X* m/ w; d; C# C. _Discriminant analysis, 判别分析; [+ H3 ~ e; R$ a9 t$ K
Discriminant coefficient, 判别系数
+ |' p4 g; W0 _, X1 t' x$ }2 {; rDiscriminant function, 判别值
' E. z+ s' f0 T. N5 H% z8 _' B. fDispersion, 散布/分散度
3 t7 o/ [+ g- r5 B$ iDisproportional, 不成比例的
% D" K" z1 Y+ e- W5 S0 B: rDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量* Z5 C2 b& R: q, {4 Q2 k5 Z
Distribution free, 分布无关性/免分布6 C. M p6 h( B+ r/ y
Distribution shape, 分布形状/ b; O. Q/ A# ^: D9 f' S6 r. N
Distribution-free method, 任意分布法
5 K8 @9 d8 L! k; u1 E+ O( HDistributive laws, 分配律
1 i. Y& |1 i: SDisturbance, 随机扰动项5 q, y. F! G' w( N( J
Dose response curve, 剂量反应曲线
* \. Y \0 ^8 M. }% u. gDouble blind method, 双盲法
. G+ B- \! r! F A, X2 [( C( cDouble blind trial, 双盲试验
. R2 h/ Y0 Q3 ?Double exponential distribution, 双指数分布
% r2 g9 H/ u; r! r4 IDouble logarithmic, 双对数
: R: l: x" K) G1 FDownward rank, 降秩& B* n* C1 F- \% l9 B
Dual-space plot, 对偶空间图% h) T2 t6 j% F1 r) w/ L
DUD, 无导数方法/ K! o4 ]( `, r/ f. m4 i' O( f% |
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法7 a; q: k$ R, H- N1 E4 F* j7 y5 W
Effect, 实验效应
6 D( f4 f% x7 N+ AEigenvalue, 特征值! n5 S6 f' A: S( o* D3 t
Eigenvector, 特征向量: g9 p1 ^4 P& J( ]7 e' E& B
Ellipse, 椭圆' }2 ?' Z/ y7 m, K7 J2 ^! O0 O+ d0 {
Empirical distribution, 经验分布4 R. j2 m6 u4 j1 N) o/ {1 ?8 D+ [
Empirical probability, 经验概率单位. ?" H7 K& y: y! h
Enumeration data, 计数资料 Q8 n+ m: x) V+ O! S
Equal sun-class number, 相等次级组含量
3 e+ h: [* K7 ~Equally likely, 等可能9 e5 T, Q6 R) r4 ]6 ?( S9 @+ G
Equivariance, 同变性
; |* d4 G! a4 X' ]3 P- i' vError, 误差/错误
. l V* M- L |Error of estimate, 估计误差
! d/ Y9 y" `7 I% O- bError type I, 第一类错误
1 h% w2 l: @4 v3 z* W* eError type II, 第二类错误
& X1 s9 M/ {" G% O8 L0 ]% z2 B5 VEstimand, 被估量" c+ g' G8 e6 O0 s" E1 W' @
Estimated error mean squares, 估计误差均方3 G/ S y, h' v! U. A
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
, \; t, }/ _* @Euclidean distance, 欧式距离. s% {! q( W/ P) i! k" T m
Event, 事件
4 k7 q1 w8 @; M4 |5 X- i7 s0 LEvent, 事件% |5 K) Y% r: ?3 o6 g2 D
Exceptional data point, 异常数据点
9 k! {" O+ k7 T! [Expectation plane, 期望平面
( [. q( C0 `+ b# y8 h" M5 iExpectation surface, 期望曲面
2 c& S% P" ~! G2 \. OExpected values, 期望值
0 Q5 k9 |& s wExperiment, 实验) X J: o' S# U: |
Experimental sampling, 试验抽样( y* O. ]+ ~* z7 j0 K( g
Experimental unit, 试验单位1 P' X+ `" V' B# i/ e& V/ ^
Explanatory variable, 说明变量
% A; D8 q' v- T" AExploratory data analysis, 探索性数据分析1 _( O5 V, N( X: U) ^
Explore Summarize, 探索-摘要
" W/ |4 x% K2 c8 G }- R- }Exponential curve, 指数曲线) p+ t" |% D0 Q R# o( D
Exponential growth, 指数式增长! t: j) T9 z/ r) O
EXSMOOTH, 指数平滑方法 3 p/ }! m1 I9 D r
Extended fit, 扩充拟合
4 n5 S! ]( d: a0 }! u$ \, t# S0 rExtra parameter, 附加参数
+ r5 I* a2 G- k+ BExtrapolation, 外推法
6 v. i9 K. z" }3 a& ]- C: QExtreme observation, 末端观测值
/ m/ \$ H* r4 aExtremes, 极端值/极值; O4 }' o% E: R0 B2 A# G9 E; Q: ~
F distribution, F分布
7 `9 z: X, O3 }$ o1 L9 @9 R/ i" fF test, F检验
% b4 c$ V& U0 }5 @Factor, 因素/因子& t( b: L0 k n
Factor analysis, 因子分析
$ a: A }) E6 X0 p5 y; yFactor Analysis, 因子分析
}7 z- ]& h8 @# w, a. h. A8 I' TFactor score, 因子得分
+ F3 @" Q& s4 l) @) X8 N* SFactorial, 阶乘
: g7 ^4 I! c: `! |3 qFactorial design, 析因试验设计6 ?: c6 T" S( E( x8 A$ k% S' n
False negative, 假阴性
: ~: R5 u! i$ t! ]False negative error, 假阴性错误
$ i, P# a3 x- `, m8 FFamily of distributions, 分布族9 m& j, G) d3 Y3 K
Family of estimators, 估计量族
1 g1 @' l, J7 t8 WFanning, 扇面# k* e! ` i+ U; S7 r
Fatality rate, 病死率7 [" _" j: A( ]' E" g/ X- Y$ e) u
Field investigation, 现场调查
8 N# Q! N# m5 _4 g9 _1 s% WField survey, 现场调查
) a+ T' E) x8 b% M3 T- h; C1 FFinite population, 有限总体0 Y9 N Z" }3 ?: M. h8 A
Finite-sample, 有限样本
! m. x0 g; h' O s' G- T, _2 FFirst derivative, 一阶导数
4 W7 X3 H/ D: C$ y" ~' QFirst principal component, 第一主成分
- [2 w: \. ?$ L$ nFirst quartile, 第一四分位数% [* n' Y6 \9 z2 P# ?6 h7 K
Fisher information, 费雪信息量* s- R6 Q7 g$ j
Fitted value, 拟合值
+ `; R9 U: O1 t, g1 |Fitting a curve, 曲线拟合0 @: t, r; ~0 K+ P4 `2 D* Y
Fixed base, 定基8 ~. D# g, R" D7 Y
Fluctuation, 随机起伏$ P7 ?6 H3 m0 n
Forecast, 预测7 I# D- F7 W8 ^" `* I7 j
Four fold table, 四格表
, H) o6 h, t0 ^) ], j! I: I) n KFourth, 四分点
4 r1 s2 g! w9 A6 m4 x7 EFraction blow, 左侧比率" u, z1 l* Y4 B3 p* ]+ h
Fractional error, 相对误差' F$ j6 g* |- v8 |$ `1 a
Frequency, 频率4 V8 y# j' ], X. o. N* L& z
Frequency polygon, 频数多边图
. K: `' J9 o; M3 b4 MFrontier point, 界限点" }* G0 l( E3 u$ v8 ?! Z. ~
Function relationship, 泛函关系% e( b4 {7 ?8 ~ Z+ ]
Gamma distribution, 伽玛分布8 F2 k7 y2 m ~0 K/ K' o" o
Gauss increment, 高斯增量; V8 y$ q0 O7 J' G- D: K
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布) n6 T1 M+ J' [: i, v
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
4 n$ i+ {& r0 NGeneral census, 全面普查
# \' C8 q+ m5 |: VGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 2 @1 G( ^& q9 }: P `, V
Geometric mean, 几何平均数2 z) r: d$ P. M( e' a" S& O8 X2 g
Gini's mean difference, 基尼均差
( v N. o! t+ n# S* ]GLM (General liner models), 一般线性模型
2 n6 W Z; e N. a* y0 N! ]1 oGoodness of fit, 拟和优度/配合度
- ~% U. c3 P& E# v' {3 \6 k- kGradient of determinant, 行列式的梯度$ i V% Y" D- O7 a- b$ U3 i
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方& K" b$ T8 c+ x3 i+ w: ]8 b) x
Grand mean, 总均值
5 o! ?1 }8 Y' T. x3 I9 d* eGross errors, 重大错误
3 D6 {, l+ _' ~Gross-error sensitivity, 大错敏感度' Y$ W5 {) T J& z, x
Group averages, 分组平均
8 W0 {9 C9 n; B9 x6 mGrouped data, 分组资料
/ R( p; [6 J$ t2 r4 R" p4 BGuessed mean, 假定平均数
# j; w/ I7 K4 d+ RHalf-life, 半衰期9 a% T9 O# y8 T# k/ n: w
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量# r( l( [1 J( w: P% w, U
Happenstance, 偶然事件
' [4 B, a' C P% N# G q( |( q b9 WHarmonic mean, 调和均数: q- B! y! o2 ?$ [. E: q: C. `
Hazard function, 风险均数
) A% v! w& j1 Y) J2 u! THazard rate, 风险率4 [4 ~5 t% c2 ^# h: d
Heading, 标目
$ b) D9 E* t) z/ t3 U; YHeavy-tailed distribution, 重尾分布
- c7 ~# a- L q, }Hessian array, 海森立体阵, J3 y7 h1 V' D0 l! m
Heterogeneity, 不同质. q7 c0 R7 R+ x: I! G+ h7 W4 ]2 U( \: F
Heterogeneity of variance, 方差不齐
- A/ J* i3 ^0 n8 t3 N; U3 iHierarchical classification, 组内分组, f4 S c# F6 C1 ~6 k1 `
Hierarchical clustering method, 系统聚类法4 a. M& L0 u# Y9 E. L4 }+ j
High-leverage point, 高杠杆率点
, J+ I* e0 A& F% g! h0 QHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
' H* O) t+ {: RHinge, 折叶点
' Z# h6 S( v; i4 MHistogram, 直方图0 A1 j( e) u9 {: d& H
Historical cohort study, 历史性队列研究
. g' {- B- {$ d8 S0 cHoles, 空洞1 q' F1 J M, i- F
HOMALS, 多重响应分析0 T4 {2 A/ H& O1 m& U. y$ ~6 Y
Homogeneity of variance, 方差齐性3 H p5 z7 U: S0 i
Homogeneity test, 齐性检验* k9 ]" x/ R+ A' t
Huber M-estimators, 休伯M估计量( K7 u" B8 I! o0 {% s, G0 d6 y
Hyperbola, 双曲线! \2 b9 F6 K: o1 c
Hypothesis testing, 假设检验- \' a7 y1 {8 d
Hypothetical universe, 假设总体
9 K( \8 U0 n* {Impossible event, 不可能事件
* o: X# S e( S6 ]- k6 XIndependence, 独立性
* y6 g. U8 X; s$ [+ K7 q( ]* aIndependent variable, 自变量, b) ?' x6 |1 {0 K) S
Index, 指标/指数
; K% q" P' z6 l% q9 NIndirect standardization, 间接标准化法! g- E7 I6 W6 q) S' L4 C
Individual, 个体* a$ k$ r/ I3 b; |6 g
Inference band, 推断带
) t) T0 ?6 {$ v8 Q6 CInfinite population, 无限总体
( j" i: `. d$ _' |! {Infinitely great, 无穷大1 n: v8 c1 ]: v
Infinitely small, 无穷小2 M* o& W. j2 j
Influence curve, 影响曲线) V: n9 u1 T$ O/ {
Information capacity, 信息容量 F2 r: [9 R W6 F0 L
Initial condition, 初始条件9 d- M/ A8 @9 E! B) z, P
Initial estimate, 初始估计值
0 @, } a |' |7 a! ^Initial level, 最初水平/ \+ h0 q3 P- j3 L1 q7 w
Interaction, 交互作用
3 D- w; l: a' O' U9 m& X7 `Interaction terms, 交互作用项
# W* v+ C0 {$ K8 l- wIntercept, 截距; U" F4 ~- D4 J1 s* s
Interpolation, 内插法
! Q5 Z0 W( C+ J; MInterquartile range, 四分位距
+ `* U1 [) |( R8 |- vInterval estimation, 区间估计
. S: V1 I! U7 I/ V4 aIntervals of equal probability, 等概率区间
, z& V. K) y1 e5 N2 r2 HIntrinsic curvature, 固有曲率
: @* P! `& a" t( w$ s* ?Invariance, 不变性
, ^4 U; t% i) @- BInverse matrix, 逆矩阵
4 s# |; h; k5 J( LInverse probability, 逆概率* _" x7 T7 g6 _. B' j9 }, \/ |& N% _
Inverse sine transformation, 反正弦变换5 ~% p6 s" B& Z$ M
Iteration, 迭代 # E8 I0 P6 p; S" O2 X7 [* m% g
Jacobian determinant, 雅可比行列式% E3 v8 {4 l; b# M+ E
Joint distribution function, 分布函数% \) X6 M2 O6 @+ h7 j! k+ W" F5 ^
Joint probability, 联合概率
7 q1 Q, }& ?9 fJoint probability distribution, 联合概率分布# d/ N2 `5 h, l# b$ I: p
K means method, 逐步聚类法
8 [8 K& i7 u( o' e6 z. DKaplan-Meier, 评估事件的时间长度 * m. {" c) h) s
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
! M# ~/ p' u8 p* {& GKendall's rank correlation, Kendall等级相关
' _7 n8 C4 [; R4 o3 {# c7 i2 J; ^Kinetic, 动力学
! ?$ D1 w& S9 N5 M: `5 QKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
4 N i3 z, V/ H9 M3 N8 C6 x4 qKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验) Z6 o0 _; B/ M2 f1 f- M
Kurtosis, 峰度. W, X5 h8 l1 C }) k2 g! t& A. F
Lack of fit, 失拟3 E+ ~% i- W/ w
Ladder of powers, 幂阶梯2 J2 @& x) `5 O
Lag, 滞后
1 C; g# P, T$ E( A' g6 dLarge sample, 大样本
. L6 b% o: U& x* o! f- t- K0 ILarge sample test, 大样本检验$ j# @& ^3 F' k3 O. y. F4 X7 \
Latin square, 拉丁方3 l6 [' Z% w9 [4 f- `
Latin square design, 拉丁方设计5 q, r0 V7 G# H( G6 t( e. r1 g7 E
Leakage, 泄漏$ }! E) ~9 y# H; G1 l$ Y
Least favorable configuration, 最不利构形
$ I: T( O5 @3 @8 M/ HLeast favorable distribution, 最不利分布
, H/ z2 ^% _& e2 _# N8 WLeast significant difference, 最小显著差法' i9 d0 {! w7 y7 b: C2 H
Least square method, 最小二乘法! H" R1 Z3 M, z0 R5 J' v
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
* i+ j0 }" N4 d% F+ S$ ~1 A, G0 OLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
: P* |" i- o/ @0 A6 X+ D! J! VLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
3 e) z! e7 C/ h7 _Legend, 图例
' S6 F6 |6 }# aL-estimator, L估计量2 L3 J" X) i! x
L-estimator of location, 位置L估计量/ y( e6 \% Y" L& y7 P# H9 g! [7 C/ F7 _- B
L-estimator of scale, 尺度L估计量' h$ j X% A9 ~1 z# b: x8 z% B
Level, 水平
4 Y* B! E$ S" J m! C9 rLife expectance, 预期期望寿命+ y( U7 x! m3 }
Life table, 寿命表( v, y: d7 ~7 {) F3 G4 ]
Life table method, 生命表法
: d: f( U# s+ \Light-tailed distribution, 轻尾分布" D* W, l5 n+ R! f {( y
Likelihood function, 似然函数; c1 \$ Y& R$ w+ F$ L, l# v1 w
Likelihood ratio, 似然比
2 d! ~. `6 w" {: u) F7 [line graph, 线图
* F/ g! A2 _0 h3 U) j3 ILinear correlation, 直线相关 V w8 }; \4 d, i% S
Linear equation, 线性方程
: Q1 Z7 P3 ^% s( W- a' b4 k' {8 cLinear programming, 线性规划3 d" i- ]3 a5 t2 ` w) ]& r
Linear regression, 直线回归4 \- T% `/ j3 x2 p+ ?
Linear Regression, 线性回归
3 d9 h/ n" g3 ~: M7 _) o% r0 J1 T( G5 a& hLinear trend, 线性趋势8 m$ e9 r* H0 Z5 g- j7 f# R7 T
Loading, 载荷 3 J) _. F" N. V. R$ \& J- J8 ]
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性
2 v4 e$ A; N2 C0 s. {Location equivariance, 位置同变性
# u: X% \# x. a' dLocation invariance, 位置不变性 a$ h; G/ c& s1 s$ _7 s w1 {, y
Location scale family, 位置尺度族9 ]6 z/ [: A' l+ d
Log rank test, 时序检验
( B3 j: H5 q4 B7 MLogarithmic curve, 对数曲线
, r, Z. i8 J4 x( @+ R7 W6 @Logarithmic normal distribution, 对数正态分布- v6 U: j3 l" i6 `" X1 w
Logarithmic scale, 对数尺度8 L. X! o0 u& o; r/ d# N/ S
Logarithmic transformation, 对数变换
- Z C/ o3 ^- u! K- |8 ~6 bLogic check, 逻辑检查
r8 @& x6 k4 x" uLogistic distribution, 逻辑斯特分布
! ~" f5 n o* Z1 n% A. ]0 eLogit transformation, Logit转换, q& X# Z( y) Q' l+ R% { W0 v+ q: O
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
2 M, o- U4 m; A9 q( f, ?% J QLognormal distribution, 对数正态分布
& M: e! u( |' I' ^) HLost function, 损失函数2 J# {. f. G4 t
Low correlation, 低度相关( R9 G4 m. G( d$ U) p2 r
Lower limit, 下限4 p8 x* b& h5 l1 e3 [
Lowest-attained variance, 最小可达方差
+ F% [6 g0 J/ E& v# X3 zLSD, 最小显著差法的简称7 p+ ?7 t: Y3 L& p0 q; A# p
Lurking variable, 潜在变量# H, k; Q" E9 `! X
Main effect, 主效应
; G0 g: M. n8 pMajor heading, 主辞标目
0 i( ?$ r/ f' O3 k4 U/ x( lMarginal density function, 边缘密度函数+ n. A Y. P( W1 ]1 ? e, I
Marginal probability, 边缘概率5 x: u7 w, ^7 ]* V/ H; u: y
Marginal probability distribution, 边缘概率分布
$ ]2 P& n- \2 ~' a) OMatched data, 配对资料. d4 ~# E/ N M- O% [. I( w
Matched distribution, 匹配过分布
8 ^ h8 \3 s1 q* l2 S$ j8 kMatching of distribution, 分布的匹配1 Z1 @" R+ U- ~6 L7 W( g
Matching of transformation, 变换的匹配% J9 Y, U5 j+ ?0 j
Mathematical expectation, 数学期望
% y4 l/ R5 P4 M1 K3 [6 R3 UMathematical model, 数学模型
& Q5 X. R* K j3 R; AMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量
5 c$ r' h& q/ B5 nMaximum likelihood method, 最大似然法; q) @2 w! ~) `( P3 a/ X
Mean, 均数& Q- [1 D1 [& L
Mean squares between groups, 组间均方1 D/ h4 w6 }0 I& [2 N+ ~# h6 ]
Mean squares within group, 组内均方
# Y& |: R. H7 y9 o' W' T& EMeans (Compare means), 均值-均值比较
) x Z; L: z! f2 AMedian, 中位数8 f+ z9 o; x) m1 F2 ~3 k% {
Median effective dose, 半数效量
5 Q/ C6 Y$ t# n. S, [. pMedian lethal dose, 半数致死量
3 R2 { ]9 h; j! ~Median polish, 中位数平滑
0 d- u, h$ Y; CMedian test, 中位数检验
) T) T- [4 J% ?' fMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量
# g* a9 z3 S: O( P) ~3 a. M9 A/ pMinimum distance estimation, 最小距离估计
( C+ ^2 ~8 m1 i1 t% `& J: j9 B* z, E4 ^Minimum effective dose, 最小有效量
* A& O. u2 C: VMinimum lethal dose, 最小致死量* ~3 O6 s+ y; t& E0 k8 M: P
Minimum variance estimator, 最小方差估计量5 q; ^/ g& @% q) @, E
MINITAB, 统计软件包' A3 y! Y: a5 s, X3 H
Minor heading, 宾词标目5 N9 C3 O1 E- M
Missing data, 缺失值
: V$ ]: m+ P j$ F2 E+ H3 _Model specification, 模型的确定
& U, D }8 j+ T8 g0 qModeling Statistics , 模型统计 Q, x9 G3 R! X
Models for outliers, 离群值模型) v% j( [+ D: p) t
Modifying the model, 模型的修正
* c* m6 m# |+ ?* |+ L2 ^4 t6 BModulus of continuity, 连续性模
4 m7 X2 ^( V4 p) T( z1 |3 @. [Morbidity, 发病率
@$ b/ a9 ~" g1 U+ }* R* s. sMost favorable configuration, 最有利构形5 w" x2 ^9 u2 w
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
6 F: u/ G: ?* wMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
, M* A% `4 \5 {- bMultiple comparison, 多重比较. K4 J% s- D' r2 Y$ p
Multiple correlation , 复相关) Z0 ~* o3 \3 I( m/ |3 u; I
Multiple covariance, 多元协方差; d: s" A; v8 v. M+ u e
Multiple linear regression, 多元线性回归
; [: }: x& n& k6 ~Multiple response , 多重选项; u9 l6 c! w" b9 s1 N
Multiple solutions, 多解
- }+ J% D l' `0 b8 C$ C% s0 NMultiplication theorem, 乘法定理
- F5 f. s4 E# [+ H& u& uMultiresponse, 多元响应
& l+ I* v" o4 z+ B. JMulti-stage sampling, 多阶段抽样0 w3 ]! h% g5 \, Y1 E* _
Multivariate T distribution, 多元T分布
9 y6 L, ^/ @5 d# vMutual exclusive, 互不相容
, A* N5 u/ g, K6 |9 IMutual independence, 互相独立
, P6 M- p/ C0 ZNatural boundary, 自然边界
8 i" W1 f8 X# k" x# |$ kNatural dead, 自然死亡* y/ F$ B a9 b# m2 [) [' i
Natural zero, 自然零3 y+ n0 Z8 ^' P
Negative correlation, 负相关 c- l" x! N3 Q) e. U% g
Negative linear correlation, 负线性相关 W1 q0 c( J( s1 M: e
Negatively skewed, 负偏; d' L7 }" J' q5 n- V9 S I; ^% e
Newman-Keuls method, q检验
* N7 _ C3 f8 R! xNK method, q检验3 |, C5 A. P5 S' r$ v
No statistical significance, 无统计意义
8 k( y/ I) g# _; {1 |! N( r4 NNominal variable, 名义变量
/ A: H3 Z1 l! BNonconstancy of variability, 变异的非定常性9 J+ ^0 I# m) E+ Z0 G, b
Nonlinear regression, 非线性相关4 m2 h7 |5 k3 B, e/ A! a$ Z
Nonparametric statistics, 非参数统计
7 s& i1 K8 J5 R! Y9 a* g) F6 n/ xNonparametric test, 非参数检验
- M( S( \$ q: F% S! g" }$ JNonparametric tests, 非参数检验3 h# \" Q/ m5 y+ |9 T0 x. F
Normal deviate, 正态离差
. k! v; C2 |1 ~8 l# q6 O0 lNormal distribution, 正态分布
4 X3 D9 C& X, q) t: R) jNormal equation, 正规方程组! N! s- B% k! U1 a6 }; b
Normal ranges, 正常范围
% g0 x: N% z7 K& j0 o3 W7 MNormal value, 正常值
/ r$ Y, `- ]) e" JNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
8 G, D0 V% _* U3 Q. ANull hypothesis, 无效假设
1 u) w; e0 L) i0 {" T3 B+ d- CNumerical variable, 数值变量
2 g& v' r u& g+ x2 R. L. i pObjective function, 目标函数8 W. T; o F! { r& |6 L
Observation unit, 观察单位9 h6 [& m5 T5 I; A
Observed value, 观察值
; f! _( _2 K [5 T; f c' A( Z. |One sided test, 单侧检验) I, ^2 W, s3 o) j0 E/ r
One-way analysis of variance, 单因素方差分析
- h& a2 p* I! i3 M3 [5 }4 q }0 XOneway ANOVA , 单因素方差分析
+ C& G9 l9 u. gOpen sequential trial, 开放型序贯设计2 q4 s5 j! F4 \' V/ p; {
Optrim, 优切尾
9 W& G C8 P2 K6 eOptrim efficiency, 优切尾效率; @, h* s2 j6 [
Order statistics, 顺序统计量& w. z. [! }/ |% e d7 @0 A. T! k# V
Ordered categories, 有序分类# O& ?8 j; R3 i1 X' L
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
) i/ Y* {1 n7 e4 s6 H- gOrdinal variable, 有序变量
9 P" U; E5 p! k0 t: E; TOrthogonal basis, 正交基
! m2 n& s6 S" {, @9 g' x- SOrthogonal design, 正交试验设计
6 F# x' Y* J+ A6 F, xOrthogonality conditions, 正交条件
6 J* r; S* l- R- O( [8 O. ZORTHOPLAN, 正交设计
: `* T1 k' L1 b+ N& `+ Y% GOutlier cutoffs, 离群值截断点 M* @/ G3 j9 ]+ v
Outliers, 极端值4 y' E, o$ t9 c
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关
7 g- C4 z; e0 {Overshoot, 迭代过度
/ J, {8 S" k9 j! n* KPaired design, 配对设计' I/ M( @- v/ o0 h5 P
Paired sample, 配对样本 y! @# o' z/ Z+ j7 D3 Z: C
Pairwise slopes, 成对斜率
& O( z- I- v: _7 WParabola, 抛物线% b1 \) y5 q' G- U$ c
Parallel tests, 平行试验* { n+ u! f: v0 `
Parameter, 参数
- z+ R0 r e# k8 k7 U( qParametric statistics, 参数统计
" D Z: y% c/ [% B. Y, e( YParametric test, 参数检验
4 V9 V7 R7 T9 u( }$ gPartial correlation, 偏相关
$ K( R' ]& N) u& i# v2 DPartial regression, 偏回归
. s' P; S& w, R4 r/ |' HPartial sorting, 偏排序$ w6 t$ V; X* D: h s3 c$ T3 t
Partials residuals, 偏残差
C) N/ ]# U! J1 V" i: o, C; oPattern, 模式
# W0 f' G9 @+ O. s/ xPearson curves, 皮尔逊曲线
4 K" d# Y4 F/ L& \4 x' z) F& p0 w" @; sPeeling, 退层: a, B$ q( J3 D2 j6 t
Percent bar graph, 百分条形图
: a& }3 P/ D: h P5 ?6 Y6 hPercentage, 百分比& U9 |" R5 D0 v* X" G
Percentile, 百分位数
/ f. M; R3 A1 @- b7 f IPercentile curves, 百分位曲线) \( k% g- o; [: ]; L" v
Periodicity, 周期性3 V$ c' I9 Y \& A+ S0 E% V
Permutation, 排列0 M. F8 D! Z, j; b" w
P-estimator, P估计量4 h8 M: s; ]3 v* P5 m
Pie graph, 饼图3 l( R5 c# ^3 `3 d0 v$ v: Y
Pitman estimator, 皮特曼估计量
4 i2 l/ Z& h1 Z9 U' VPivot, 枢轴量7 R7 n5 y9 v, c3 t
Planar, 平坦; g4 z8 l' x, @ S, v
Planar assumption, 平面的假设, C) b I2 e' _# L- i
PLANCARDS, 生成试验的计划卡$ p4 ~1 \" n7 ~/ c& R
Point estimation, 点估计2 t4 k' g+ u$ X) Z5 Z
Poisson distribution, 泊松分布8 U+ P3 D" d: y3 |$ R4 C, x% [% e0 K
Polishing, 平滑
$ P) A. ]4 f: s W, d* M0 i8 wPolled standard deviation, 合并标准差
; ]! f6 }2 u2 l4 j' X ^Polled variance, 合并方差
1 N. f7 e& X0 f' QPolygon, 多边图
& ^: A$ e. ]5 s0 `* qPolynomial, 多项式* ^: E: R; e; \) q
Polynomial curve, 多项式曲线% b. u+ S% K& W6 }9 w8 p
Population, 总体
$ ?7 C* k% E- T6 e& bPopulation attributable risk, 人群归因危险度
4 g" I- l5 }4 ~. M2 a, V& xPositive correlation, 正相关" ]" K% m! |# n: s/ z& k
Positively skewed, 正偏
5 c7 j! E- e% t) j3 _Posterior distribution, 后验分布1 Z9 D5 Y( i+ e; I9 O
Power of a test, 检验效能- Z( b8 n' ]+ R# W
Precision, 精密度
" [. T7 m0 X0 ]8 Z) E8 \Predicted value, 预测值$ r1 j9 a- r b7 y9 ~8 P& u
Preliminary analysis, 预备性分析$ k( ^$ R" o1 T
Principal component analysis, 主成分分析/ C9 g( A0 m5 z0 ]
Prior distribution, 先验分布6 y- d M. P/ C- `* ]
Prior probability, 先验概率
: y0 ^6 _$ z+ V/ l- eProbabilistic model, 概率模型, Z4 X) D$ |+ _! ~& c1 E7 u1 e
probability, 概率' h( x7 v& I; P7 `" n
Probability density, 概率密度
8 ~9 f, a. \4 p# WProduct moment, 乘积矩/协方差
l! n$ W& {( V+ p+ V2 zProfile trace, 截面迹图- R9 Z( S! Q r: [3 T& }
Proportion, 比/构成比
, B a, s; s# C# d' V5 VProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
& D* _* F \& P4 M' TProportionate, 成比例8 g& m- _3 y( y$ ?: n
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量5 ~7 n3 n( I" l! }
Prospective study, 前瞻性调查3 H' R7 r, }3 f4 z+ ^# A
Proximities, 亲近性 ; G: q+ P6 b0 S6 S3 ~" G& q
Pseudo F test, 近似F检验
5 `' r* a- k* d0 c6 GPseudo model, 近似模型
3 O' {6 \8 j+ [7 ^" v- S1 ?: E% ?Pseudosigma, 伪标准差4 ^. A% t5 C+ c' t, U, d
Purposive sampling, 有目的抽样
' v& b5 B- v3 w, MQR decomposition, QR分解
, o5 ], R" y5 g6 G5 Z( }7 k( sQuadratic approximation, 二次近似7 K8 w: R4 z) Z. Z, F6 v
Qualitative classification, 属性分类
' J+ v- J7 A; v! M; h( y" ^5 gQualitative method, 定性方法
0 \1 p' _' S) w6 |Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图4 H! C0 [: s0 [ |$ C5 _2 C# u2 c
Quantitative analysis, 定量分析( E9 J/ L+ s3 v3 i
Quartile, 四分位数
/ r/ i! A1 h2 d/ ]) C+ y7 d! aQuick Cluster, 快速聚类* \' a) X- L, w" h% J& f& {
Radix sort, 基数排序
; {* C4 O# ]: d& G) yRandom allocation, 随机化分组
G: L; i+ U! lRandom blocks design, 随机区组设计5 J) F! B! O* `1 h3 z0 t# {
Random event, 随机事件
8 _" |; P, k. q4 @2 w7 ORandomization, 随机化
9 X; `% |. s ~6 _) n6 y7 l" \Range, 极差/全距
& M+ f2 [1 l# p. |: q, @Rank correlation, 等级相关( D' ~7 e4 Q8 C' b6 }$ P' r
Rank sum test, 秩和检验6 j/ p( B& ~' H2 e0 h2 v8 Z/ r
Rank test, 秩检验
% f( J6 E( u3 H+ y$ c: i9 }Ranked data, 等级资料
# m4 N- ~' T1 Z$ k. E3 X5 JRate, 比率
, D! P$ ~& ]2 R* D- ?( sRatio, 比例4 f" o; M" p) N) H4 y
Raw data, 原始资料* K2 Y" G0 x$ ?/ k
Raw residual, 原始残差7 V8 [; [$ C, E6 H* Z% S4 [ \
Rayleigh's test, 雷氏检验/ d L/ `: k7 F% B% n3 B0 H2 G
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
: U9 F9 \0 T2 ?( q; y( W4 x3 Z& O; {, pReciprocal, 倒数
/ @# O; r- Z/ L, S; m6 SReciprocal transformation, 倒数变换
9 |( s/ ~$ `, s0 J& U* R+ n( aRecording, 记录
8 w- e: X' D" }* p7 TRedescending estimators, 回降估计量" E$ X! `3 P5 l/ K/ @: D
Reducing dimensions, 降维) m" s; N% P F+ D2 l( l: _+ H+ n! J
Re-expression, 重新表达
3 P' p1 [9 y& k" JReference set, 标准组
$ U1 y8 @" X D6 P3 DRegion of acceptance, 接受域
% H, Y" |: i# nRegression coefficient, 回归系数; h8 Y, q6 i& M! Y. \4 Z
Regression sum of square, 回归平方和
: y. `+ w7 T, }+ _' M3 J! TRejection point, 拒绝点' v3 T" { \- U0 S0 q, R- e/ A/ I
Relative dispersion, 相对离散度6 E* b6 l6 r2 R$ s3 Y2 {
Relative number, 相对数
. t. C% Y& F+ Y$ ^$ eReliability, 可靠性
* o- v# {( f! J9 D- Q1 pReparametrization, 重新设置参数) r3 y: Q. \$ X
Replication, 重复
, j; ]3 b' f+ @2 ~, GReport Summaries, 报告摘要
4 x8 V8 T/ o2 S& gResidual sum of square, 剩余平方和$ }; Q/ `+ _% n6 _ D) q' X
Resistance, 耐抗性+ a# B, A1 U) y+ v( l* p2 d
Resistant line, 耐抗线
. ^" U8 t" ~7 |0 I: w6 C( D8 A# bResistant technique, 耐抗技术
# ~/ s" O2 L ]; [: H* M' S: }R-estimator of location, 位置R估计量' F$ l: U" y G% C
R-estimator of scale, 尺度R估计量1 g" E, n- y! a' o
Retrospective study, 回顾性调查( k! G/ H3 N2 P
Ridge trace, 岭迹# j6 k# ?* z- Z0 ]
Ridit analysis, Ridit分析
& U5 n1 a: F7 X6 O6 _' pRotation, 旋转
3 }& n. G% } H+ x! SRounding, 舍入
6 `5 G1 `4 o; b1 `8 aRow, 行, [1 n- Z% C7 _. d( x7 |+ ^
Row effects, 行效应% M5 j9 o1 \- z8 u. J
Row factor, 行因素
* V1 C6 V% z0 ?0 j* bRXC table, RXC表: e1 d# ^/ I0 G C1 o' H, Q
Sample, 样本
' b( _! l9 H4 C# Z, _8 o" K9 @& VSample regression coefficient, 样本回归系数$ Q5 G7 n/ ~2 u6 s
Sample size, 样本量; J% z+ f2 K8 f8 a
Sample standard deviation, 样本标准差; G, _$ ^* T* h- u
Sampling error, 抽样误差
& o/ E5 n( S* m; @. f8 {# I. YSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
- L5 F: k! v! aScale, 尺度/量表
b* X4 {# }; }Scatter diagram, 散点图
: v1 d9 J; A- O% _, l! n; ]9 [7 h* _Schematic plot, 示意图/简图. f4 r' g# S, ~0 b: }
Score test, 计分检验
- V. Y% [4 F7 h: eScreening, 筛检$ @$ E; \( r9 K$ q$ u
SEASON, 季节分析 3 Y% K/ c9 u6 i. t) d. p: H8 v( w
Second derivative, 二阶导数5 H. v6 b$ Z" h8 i1 x/ L
Second principal component, 第二主成分3 }- j: y& k; B5 T% S
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
* e0 O5 ]4 w+ S; }Semi-logarithmic graph, 半对数图
9 w* B% K# I+ b' @- VSemi-logarithmic paper, 半对数格纸
9 k4 J) t8 `9 U+ \+ JSensitivity curve, 敏感度曲线! `4 A8 X- P; B& v
Sequential analysis, 贯序分析
5 n- I* o; a0 _ ESequential data set, 顺序数据集# ~! K- E$ L# J1 H% V
Sequential design, 贯序设计
$ N. v* `1 Y+ i, w& r L/ P3 NSequential method, 贯序法" C: g+ D" c' ^# F* K1 A% R7 N
Sequential test, 贯序检验法
2 b! A* e( j A5 }Serial tests, 系列试验% |+ b$ j+ A1 k7 w- o
Short-cut method, 简捷法
2 @1 w5 p* X S% m7 {Sigmoid curve, S形曲线0 p: \$ H k& d# V# z
Sign function, 正负号函数
' b! G6 y! M5 }& D8 `Sign test, 符号检验
9 X; V$ L" W' F6 M" CSigned rank, 符号秩
+ V" O* B' l9 Y3 I6 e; WSignificance test, 显著性检验
4 H- ~6 k N5 \Significant figure, 有效数字& y, l8 z5 Q% ?% j9 ?
Simple cluster sampling, 简单整群抽样
: {8 n$ R9 ]% V3 [* j. FSimple correlation, 简单相关1 W: P& e# C: ~& P9 F% p
Simple random sampling, 简单随机抽样1 v* B! ?* I: H; }, @' c8 w# D6 |$ f
Simple regression, 简单回归& n/ k9 l6 m, [2 H( r
simple table, 简单表! H- d8 a, |0 ^
Sine estimator, 正弦估计量
0 E$ r' ]1 P, I8 [" tSingle-valued estimate, 单值估计5 a1 p; \' C1 B3 f" ?
Singular matrix, 奇异矩阵* }0 X- A5 g( \# l# s! Z
Skewed distribution, 偏斜分布
" t$ z! f% l/ g% W/ [Skewness, 偏度& m z3 t$ j9 Y( U1 ~. Q$ q0 v9 u
Slash distribution, 斜线分布
6 A& M0 j7 B6 W3 U4 H2 P1 T1 S. ESlope, 斜率
* G0 g) y4 X- u3 \3 P" @9 ?Smirnov test, 斯米尔诺夫检验+ m! A0 N" a0 X* |
Source of variation, 变异来源8 o# J2 {6 L) H7 p0 q# q- W
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关; x$ S( C e# l( G8 }2 X
Specific factor, 特殊因子' M5 \& |# m! }3 A' n
Specific factor variance, 特殊因子方差0 g, j- q- N& O! g8 o* ]: P
Spectra , 频谱
" x5 X6 o; q$ o6 n8 q! A( \# J4 tSpherical distribution, 球型正态分布3 u+ @( b) _+ Q g& x+ f" z+ v, B
Spread, 展布0 J: M @: H! p, i
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
1 F# ]: G: \7 {0 n4 M( _Spurious correlation, 假性相关$ T& T4 Q* Y, g ~
Square root transformation, 平方根变换
; }6 K$ {- C- ?4 w9 Y6 o* n- VStabilizing variance, 稳定方差7 Z7 C! g% `4 l* U: c- k8 }5 M
Standard deviation, 标准差1 x C7 v- F( q0 ?
Standard error, 标准误
+ `" I5 h9 U- L2 @9 l- hStandard error of difference, 差别的标准误2 ^6 ? `( o. W( i6 c
Standard error of estimate, 标准估计误差
; O* z6 O. n& j2 [. F, cStandard error of rate, 率的标准误
6 K7 y& Y" j0 d! j- {8 x6 zStandard normal distribution, 标准正态分布
2 H+ G$ f9 V( o1 l% PStandardization, 标准化
) c$ F; d8 }, R" PStarting value, 起始值
* J$ p' g9 G y) jStatistic, 统计量; @ Y# s; [: o# c$ ` Y& y
Statistical control, 统计控制! l6 R0 a$ J; c! T# z7 i8 i+ G7 G
Statistical graph, 统计图8 x- [4 R) j+ C
Statistical inference, 统计推断
. U& f9 F) w7 i5 l) pStatistical table, 统计表
; {4 F" N; Y- v/ CSteepest descent, 最速下降法
! L1 P6 k! z+ m# wStem and leaf display, 茎叶图
; a3 i( d a1 yStep factor, 步长因子
, J" S- ]4 y5 J2 g: ]Stepwise regression, 逐步回归. T1 \' Y9 `6 T
Storage, 存
8 w5 S+ C, a) W- h9 qStrata, 层（复数）2 Z$ R; d* Y3 F, g
Stratified sampling, 分层抽样0 K5 p# P; X/ M0 M
Stratified sampling, 分层抽样+ e, f9 J3 V6 R& e6 H. c* I6 i5 T; D
Strength, 强度
0 D, r$ K2 m& K/ u7 ?Stringency, 严密性
& z1 V: @! `% [0 s) gStructural relationship, 结构关系
9 v- F: P3 @4 v3 \: u. vStudentized residual, 学生化残差/t化残差7 G) v7 {5 F4 q. j7 n; G
Sub-class numbers, 次级组含量
0 M. q4 n4 W: k4 i4 s, vSubdividing, 分割
9 R' O! @4 H: I3 J K% FSufficient statistic, 充分统计量
. J/ P8 O! ?* eSum of products, 积和) p7 k$ I1 M4 T
Sum of squares, 离差平方和
( M* k+ m4 x k" Q I5 zSum of squares about regression, 回归平方和
, {- v# }& _6 [Sum of squares between groups, 组间平方和0 D; v ?" b! r' H4 H
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和
) J6 v' W0 X V- Y" Z3 nSure event, 必然事件* M4 t2 a: e# e" s" H
Survey, 调查9 a5 S2 Z. J) W+ O* H
Survival, 生存分析
/ `7 s9 R) v# h/ n/ ]Survival rate, 生存率
1 w% [7 A/ q& }9 l& |4 G4 n3 gSuspended root gram, 悬吊根图
- x% q) `' p7 N# F# t) c: M) e0 c8 RSymmetry, 对称; u$ g7 o6 t0 b
Systematic error, 系统误差8 i$ b0 G2 O/ d7 {! G9 h, l5 s
Systematic sampling, 系统抽样
6 Z' Q% p- r/ q; Y$ t `1 jTags, 标签
$ X9 s/ ]( g7 H6 UTail area, 尾部面积" G5 K7 \6 g+ k% X* X- O
Tail length, 尾长
5 a O6 r+ P1 t% w) a" E$ ?2 @Tail weight, 尾重
9 }: z) D" f& t% h5 JTangent line, 切线6 C) z5 a* w K5 ~2 w% j
Target distribution, 目标分布
4 y9 @; |9 X4 z0 [Taylor series, 泰勒级数1 p4 T5 ^; G$ t9 t0 O) \* }) ?
Tendency of dispersion, 离散趋势2 X: l% U8 s: F" C4 Y/ }! `
Testing of hypotheses, 假设检验
7 X+ I' r: S" |% z# k. B" {2 iTheoretical frequency, 理论频数
& Z2 f- j5 d0 STime series, 时间序列8 e9 R9 t, M9 w0 n' J
Tolerance interval, 容忍区间
/ K1 ]: q: o; j9 _: TTolerance lower limit, 容忍下限9 ^) r* w) B! }7 S {/ }6 q7 T' C
Tolerance upper limit, 容忍上限
/ T+ Y2 @$ i4 uTorsion, 扰率* ?# Q5 v# |) q) p/ o( j
Total sum of square, 总平方和
1 P! p0 i* o# c2 {Total variation, 总变异
" {( l6 V" o* W; i" l5 B" |Transformation, 转换: _. {$ U" E' n/ A* M. h2 r
Treatment, 处理
1 L/ M7 _& X# h+ y; X* k5 n5 X( B' lTrend, 趋势# S3 R2 E9 v' r l9 z6 M
Trend of percentage, 百分比趋势$ a2 S4 j; U- a' i
Trial, 试验
5 y* Z. d0 C4 CTrial and error method, 试错法
1 A' u2 A H! t" Q, oTuning constant, 细调常数$ H) N3 c' S# K( p# K
Two sided test, 双向检验9 ], J% J* w x, \1 L/ L
Two-stage least squares, 二阶最小平方, {0 @0 d8 v7 F! q. E6 N* d# `2 E
Two-stage sampling, 二阶段抽样/ V6 X7 O* v1 d h! w
Two-tailed test, 双侧检验
9 v; n1 b5 ~7 r/ w# QTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析" E4 j1 ]5 Q# N) ?5 Z( e) \9 W) G A% H
Two-way table, 双向表
$ Y; ^- _) R* JType I error, 一类错误/α错误' {7 a$ A3 H4 B% o9 j
Type II error, 二类错误/β错误2 ~; u, O7 @# n! \" A$ i* E. C
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
4 a4 j7 X1 w2 P0 I3 a5 _. Z( AUnbiased estimate, 无偏估计
! r7 `- w9 i4 Z NUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
/ W& k; `5 z8 m4 NUnequal subclass number, 不等次级组含量) h2 U0 j9 |1 @& A I8 M% x
Ungrouped data, 不分组资料: G- L" Y8 ~' q. n* ~2 w
Uniform coordinate, 均匀坐标
5 b- o. j1 `7 q: { W5 l* g& kUniform distribution, 均匀分布
8 ?4 Z' G2 S2 Z. xUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
* @' ]$ {: r/ R& W+ Y# dUnit, 单元1 y# Z* z! z/ W* _# w# Y. u; o5 A
Unordered categories, 无序分类
! l8 U- W9 [9 zUpper limit, 上限! s R4 O6 j1 L- s- ]! p
Upward rank, 升秩: F5 _' o$ H% x( p# X* D" c
Vague concept, 模糊概念
. V; {- Z S7 s& z/ i# `/ DValidity, 有效性
# ^& e& ?7 ?2 uVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
/ w9 ^+ a) u: k& TVariability, 变异性
; Q: t2 F+ H3 |8 l: C& t: vVariable, 变量
, f9 C, Q; g7 L% |+ a5 k% IVariance, 方差
; Y6 `$ `8 B1 }Variation, 变异
( N$ |2 W* e" w' g u) O+ @5 rVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转2 l7 S. @- X5 ^% g
Volume of distribution, 容积) N z1 T8 k# M, A% r, o. v3 ]
W test, W检验
! ^ T/ m4 D0 `$ v* \1 |; P" D \Weibull distribution, 威布尔分布
7 \% I, x1 d: m+ b. p$ E/ c w- l- sWeight, 权数
+ P2 q; |/ N5 U$ @8 u4 kWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验' e4 s v0 _" Z( N2 E
Weighted linear regression method, 加权直线回归' ^, p5 H7 W2 ]% y }# S
Weighted mean, 加权平均数
- G/ r- F. L, ?Weighted mean square, 加权平均方差
! z l" L/ W! I* g# hWeighted sum of square, 加权平方和2 d' L" J7 G7 O# v3 q0 a
Weighting coefficient, 权重系数3 Y2 B) O6 Q8 B D
Weighting method, 加权法
+ z/ X! k4 t7 X- u# WW-estimation, W估计量/ E6 S6 _9 H% o8 V+ e4 b
W-estimation of location, 位置W估计量, \6 ~ |* t1 o$ k8 |7 |
Width, 宽度& N6 i8 h' ]8 z; o0 S" h4 {8 O
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验# s; t" N7 g5 i, M5 k! e5 H
Wild point, 野点/狂点
; E6 F8 v& F3 v2 y4 ] y2 [7 MWild value, 野值/狂值$ ]3 r1 b; j6 E0 v! W
Winsorized mean, 缩尾均值
. U( R3 f5 Z" h$ g! Y; ~6 fWithdraw, 失访
+ q3 y- I( X. J6 u7 r4 |Youden's index, 尤登指数5 T7 O. [* Z4 z/ B
Z test, Z检验* p, }$ `2 z: z2 r
Zero correlation, 零相关7 ? f7 \1 }* N6 ~. v" f |) q1 M
Z-transformation, Z变换 |
本帖子中包含更多资源
您需要 登录 才可以下载或查看，没有账号？注册会员
x
|
|清流社工网
( 苏ICP备19044186号-1 )
发表于 2009-1-6 22:05
